水库运行管理系统
  1. 双步震荡型序列异常识别模型
水库运行管理系统
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      • 保存测值项权重数据
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      • 更新评估处置记录
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    • 大坝安全分析
      • 安全分析
        • 获取安全分析
        • 开启或关闭阈值
        • 获取安全分析曲线
        • 获取安全评价数据
        • 获取指定日期内评估记录
      • 校验处理
        • 获取大坝数据查询结果
        • 导出大坝数据查询结果
        • 分页获取大坝校验数据查询结果
        • 导出分页获取大坝校验数据查询结果
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        • 批量创建监测数据校验记录
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    • 数据在线异常识别模型
      • 数据序列分类模型
        • 数据序列分类
      • 单步型序列异常识别模型
        • 云模型异常识别
      • 双步震荡型序列异常识别模型
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          POST
        • 预测
          POST
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      • 单测点统计分析模型
        • 变形监测
          • 训练
          • 预测
        • 渗流渗压监测
          • 训练
          • 预测
        • 应力应变监测
          • 训练
          • 预测
      • 单测点组合预测模型
        • 单测点组合预测
      • 单测点智能分析模型(水科院)
        • 训练
        • 预测
      • 多测点协同预测模型
        • 多测点协同预测
    • 工程安全评估模型
      • 安全评价指标模型
        • 层次分析法评估接口
          • Ahp
        • 层次分析法更新权重矩阵接口
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        • 多准则组合评价模型
          • 多准则组合评价
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    • 视频水位识别模型(水科院)
      • 水尺图片识别接口
  • 模型接口 V1 (设计院)
    • 数据在线异常识别模型
      • 数据序列分类模型
        • 数据序列分类
      • 单步型序列异常识别模型
        • 云模型异常识别
      • 双步震荡型序列异常识别模型
        • 训练
        • 预测
    • 工程安全预测预警模型
      • 单测点统计分析模型
        • 变形监测
          • 训练
          • 预测
        • 渗流渗压监测
          • 训练
          • 预测
        • 应力应变监测
          • 训练
          • 预测
      • 单测点组合预测模型
        • 单测点组合预测
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        • 预测
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        • 多测点协同预测
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        • 多准则组合评价模型
          • 多准则组合评价
        • 评价指标模型
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  • API服务提供
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        • 获取流量过程线数据
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        • 气象预报
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      • 四预-安全状态预测
        • 获取上下游水位、气温、降雨量数据
        • 获取测点预测数据
        • 获取测值项列表
        • 获取站点流量数据
        • 安全设备状态工程部位树
        • 监测设备状态列表分页
        • 获取重点监测项目数据
      • 四预-预警
        • 获取监测设备状态
        • 爬取雨温数据测试接口
        • 获取风险预警模板标记
        • 获取风险预警模板内容
        • 保存风险预警模板内容
        • 删除风险预警模板
        • 导出风险预警模板
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        • 消息发送人查询列表
        • 消息发送
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    • onlyoffice文档保存
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  • 模型调度
    • 新版任务调度
      • 预测训练
      • 四预调度
      • 水尺识别
    • 创建执行任务
    • 测试测试网关调度
    • 调度接口2.0
    • 直接调度测试
  • 备份
    • 多点型序列异常识别模型
      • 训练
  1. 双步震荡型序列异常识别模型

训练

开发中
开发环境
http://192.168.11.46:13000
开发环境
http://192.168.11.46:13000
POST
/two-step/train
本接口使用多个自变量数据和一个应变量数据,通过M稳健估计来构建预测模型,可以有效解决包含双步型震荡异常数据的识别问题。本接口没有返回模型对象,只返回了后续做预测所必要的数据。

请求参数

Body 参数application/json
这是一个用于表示自变量和因变量数据序列的JSON Schema,其中x为自变量合集,y为因变量列表。
x
array [array] 
自变量合集
必需
可以有多个自变量,x序列应该是按照日期排序的数据序列,但是日期数据不用传递给本接口。
>= 1 items
number 
可选
y
array [array] 
因变量列表
必需
自变量对应的应变量的值,只能有一个因变量。
>= 1 items
number 
可选
示例
{
    "x": [
        [
            0
        ]
    ],
    "y": [
        [
            0
        ]
    ]
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'http://192.168.11.46:13000/two-step/train' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "x": [
        [
            0
        ]
    ],
    "y": [
        [
            0
        ]
    ]
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
code
integer 
响应状态码
必需
msg
string 
响应消息
必需
data
object 
必需
x
array [array] 
必需
自变量合集, 原样返回输入的自变量合集,二维数组
params
array[number]
必需
模型参数, 一维数组
resid
array[number]
模型残差
必需
fittedvalues
array[number]
模型拟合数据
必需
weights
array[number]
权重
必需
示例
{
    "x": [
        [
            14.745422309950559,
            217.42747909878767,
            3206.0600010995727,
            10.994015813505687,
            24.411321690021186,
            24.411321690021186,
            24.411321690021186,
            0.9998518392091162,
            0.017213356155834685,
            0.01,
            -4.605170185988091
        ],
        [
            15.110257555997194,
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